數(shù)據(jù)挖掘與粗糙集方法

內(nèi)容概要

數(shù)據(jù)挖掘是人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等多學(xué)科相結(jié)合的產(chǎn)物。本書系統(tǒng)介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本原理、主要方法、挖掘模式、發(fā)展及應(yīng)用，重點(diǎn)對基于粗糙集方法的數(shù)據(jù)挖掘過程進(jìn)行了系統(tǒng)的闡述，全面地分析了靜態(tài)與增量式的相容性與不相容性決策系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘主要算法、基于有序與無序決策系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘主要算法、粗糙集合的擴(kuò)展模型。本書可作為系統(tǒng)工程、控制工程及計(jì)算機(jī)類專業(yè)研究生的學(xué)習(xí)工具，也可作為相關(guān)專業(yè)技術(shù)人員的參考書。

書籍目錄

第1章  導(dǎo)論  1.1　人工智能與知識發(fā)現(xiàn)    1.1.1　人工智能    1.1.2　知識發(fā)現(xiàn)  1.2　數(shù)據(jù)挖掘的概念  1.3　數(shù)據(jù)倉庫與0LAP  1.3.1　數(shù)據(jù)倉庫綜述  1.3.2  聯(lián)機(jī)分析處理（0LAP）  1.3.3  數(shù)據(jù)倉庫與0LAP的關(guān)系  1.4　數(shù)據(jù)挖掘研究綜述    1.4.1　背景簡介    1.4.2　數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀    1.4.3　數(shù)據(jù)挖掘的基本技術(shù)    1.4.4　數(shù)據(jù)挖掘的方法和任務(wù)    1.4.5　數(shù)據(jù)挖掘工具的評價標(biāo)準(zhǔn)    1.4.6　數(shù)據(jù)挖掘常用技術(shù)    1.4.7  數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)施的步驟  l.5　數(shù)據(jù)挖掘算法的組件  1.6　數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用與發(fā)展前景第2章　數(shù)據(jù)挖掘的過程及模式  2.1　數(shù)據(jù)挖掘的過程  2.2　數(shù)據(jù)挖掘的模式    2.2.1　關(guān)聯(lián)規(guī)則模式    2.2.2　分類模式    2.2.3　聚類模式    2.2.4　序列模式第3章　粗糙集數(shù)據(jù)分析數(shù)學(xué)基礎(chǔ)及智能決策系統(tǒng)框架  3.1  粗糙集數(shù)據(jù)分析（RsDA）工具概述  3.2  RsDA工具的數(shù)學(xué)機(jī)理    3.2.1　知識的形式化定義    3.2.2　等價關(guān)系（不可分辨關(guān)系）    3.2.3　知識的粒度    3.2.4　粗糙集合    3.2.5　知識的簡化和核    3.2.6　知識的相對簡化和相對核    3.2.7　范疇的簡化、相對簡化和核    3.2.8　知識的依賴性  3.3　知識表達(dá)系統(tǒng)  3.4　決策系統(tǒng)  3.5　基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的智能決策系統(tǒng)總體框架第4章　數(shù)據(jù)預(yù)處理  4.1  離散化問題的正規(guī)化描述  4.2　現(xiàn)有連續(xù)屬性離散化方法綜述  4.3　基于數(shù)據(jù)分布特征的離散化方法    4.3.1　基本原理    4.3.2　算法思路及實(shí)現(xiàn)    4.3.3　算例  4.4　基于數(shù)據(jù)分區(qū)的離散化方法  　4.4.1　整體離散化處理　  4.4.2　基于數(shù)據(jù)分區(qū)的整體離散化算法  4.5　不完備信息表的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法  　4.5.1　相關(guān)定義及定理　  4.5.2　算術(shù)描述第5章  相容性決策系統(tǒng)的數(shù)據(jù)約減方法  5.1　基于代數(shù)與邏輯判斷的數(shù)據(jù)約減    5.1.1　基于數(shù)據(jù)分析的屬性約減方法    5.1.2　基于邏輯判斷的屬性值約減方法  5.2　基于面向?qū)傩苑夯靶畔㈧氐臄?shù)據(jù)約減    5.2.1  引言    5.2.2　關(guān)系DB學(xué)習(xí)原理    5.2.3　規(guī)則提取方法    5.2.4　算例第6章  不相容性決策系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘模型及規(guī)則提取  6.1  基于決策概念包含的數(shù)據(jù)挖掘    6.1.1　粗集擴(kuò)展模型基本理論    6.1.2  帶有不相容決策的數(shù)據(jù)挖掘模型理論基礎(chǔ)    6.1.3　算法思想    6.1.4　算例  6.2　基于粗糙重復(fù)組的數(shù)據(jù)挖掘    6.2.1　基本理論    6.2.2　粗糙重復(fù)組粗糙集的不相容決策    6.2.3　算例第7章  增量式?jīng)Q策系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘研究  7.1　基于相容性決策系統(tǒng)的數(shù)據(jù)約減    7.1.1　基于分辨矩陣的數(shù)據(jù)挖掘    7.1.2  基于改進(jìn)分辨矩陣的增量式數(shù)據(jù)挖掘模型  7.2　基于不相容性決策系統(tǒng)的數(shù)據(jù)約減    7.2.1  廣義歸納表GDT……第8章　有序?qū)傩詻Q策系統(tǒng)的粗糙集數(shù)據(jù)約減第9章　粗糙集合的擴(kuò)展模型第10章　基于Wed與多的數(shù)據(jù)挖掘第11章　數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展及應(yīng)用參考文獻(xiàn)

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